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统计参数语音合成中语音参数化方法研究的开题报告.docx

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统计参数语音合成中语音参数化方法研究的开题报告.docx

上传人:niuwk 2024/5/2 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【统计参数语音合成中语音参数化方法研究的开题报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【统计参数语音合成中语音参数化方法研究的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。统计参数语音合成中语音参数化方法研究的开题报告一、研究背景与意义语音合成是指将文字信息转换成语音信号的过程,已被广泛应用于语音指令、语音助手、语音广告等领域。语音合成的核心技术是参数化方法,即将文字信息转化为一系列语音参数,并按照语音知识规则合成语音信号。传统的语音合成采用的是规则化方法,对语音信号进行分析、建模和合成,但是这种方法需要大量的人工分析和规则制定,耗费时间和精力。现在的语音合成众多应用中使用的是基于统计模型的方法,这种方法逐渐成为语音合成领域的主流,主要是采用大量的语音语料进行训练,从而得到语音参数。因此,本研究将探究统计参数语音合成中的语音参数化方法,研究语音参数的多种建模方式和合成技术,分析不同方法的优缺点,为提高语音合成的质量和效率提供理论支撑和实践指导。二、(1)语音参数化基本原理和方法。对传统语音参数化基本原理进行梳理,包括线性预测编码(LPC)、倒谱分析(CELP)、线性动态模型(LDM)、音节识别模型(SVM)等基础方法。(2)统计参数语音合成技术研究。分析基于统计模型的语音合成技术,探讨基于高斯混合模型(GMM)、隐马尔可夫模型(HMM)、深度神经网络(DNN)等不同模型的语音参数建模和合成方法。(3)语音参数特征分析方法。对语音参数特征分布、时序性、语义关系等进行特征分析,为优化参数建模提供参考。(4)语音参数建模质量评估方法。系统登录海量语音数据,以指标分析为主,在最终评估中对各种参数建模技术进行对比,以获得最佳方案,确保建模质量。(1)文献综述法。对已有研究成果进行梳理分析,综合各种方法的优缺点,为后续研究提供理论基础和实现思路。(2)实验研究法。选取合适的数据集,采用不同的建模和合成方法进行实验比较,分析各方法的优缺点,最终确定最优参数建模和合成方法。三、预期研究结果和贡献通过本研究,预期取得以下成果:(1)系统梳理统计参数语音合成中常用的语音参数化方法,分析各种方法的优缺点;(2)构建不同模型的语音参数建模和合成系统,进行参数建模质量评估;(3)探究语音参数特征分析方法,以提高参数建模的准确度和合成质量;(4)提出优化方案,为实现高质量、高效率的语音合成技术提供理论和实践支持。本研究将为语音合成领域的技术创新和应用发展提供新思路和新方向,具有一定的理论价值和应用前景。